情感计算中的“情感隐私计算”如何实现“数据可用不可见”？热门官方

更新于2025/12/1 16:47:23

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回答：核心技术包括：① 联邦学习+同态加密：各参与方（如医院、学校）在本地训练情感模型，上传参数时用同态加密（如Paillier算法）处理，中央服务器仅能聚合密文参数，无法解密原始数据；② 安全多方计算（MPC）：多机构联合计算情感数据的统计特征（如“某年龄段焦虑情感占比”），无需共享原始数据；③ 差分隐私（DP）：在数据采集中添加校准噪声（如拉普拉斯噪声），确保单个用户的情感数据无法被逆向推导。某医疗联盟应用后，跨机构情感数据协作效率提升80%，且通过第三方隐私审计。

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